Panorama des methodes d-analyse des donnees - synthetiser- modeliser- decider
Data Value
Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
2640 €
Durée
Nous contacter
Niveau visé
Non diplômante
Localité
En présentiel
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Objectifs
Objectifs
Découvrir un panorama complet des méthodes statistiques d'analyse des données. Savoir quelle méthode utiliser en fonction des données disponibles et des objectifs à atteindre
Compétences visées
- Connaître le cadre d'applications des méthodes statistiques
- Établir une cartographie des principales méthodes statistiques
- Découvrir les différentes étapes de pré-traitement d'un jeu de données
- Découvrir les méthodes de statistique inférentielle pour la prise de décision
- S'initier aux techniques d'analyses factorielles pour résumer l'information d'un jeu de données
- Connaître les techniques permettant de créer des groupes homogènes
- Découvrir la modélisation statistique au travers des techniques de régression
- Découvrir des méthodes statistiques plus spécifiques
Découvrir un panorama complet des méthodes statistiques d'analyse des données. Savoir quelle méthode utiliser en fonction des données disponibles et des objectifs à atteindre
Compétences visées
- Connaître le cadre d'applications des méthodes statistiques
- Établir une cartographie des principales méthodes statistiques
- Découvrir les différentes étapes de pré-traitement d'un jeu de données
- Découvrir les méthodes de statistique inférentielle pour la prise de décision
- S'initier aux techniques d'analyses factorielles pour résumer l'information d'un jeu de données
- Connaître les techniques permettant de créer des groupes homogènes
- Découvrir la modélisation statistique au travers des techniques de régression
- Découvrir des méthodes statistiques plus spécifiques
Programme
- Le cadre statistique
Introduction
Le raisonnement statistique et son évolution
- Panorama des méthodes dans leur cadre
Cartographie générale
Les multiples bourgeonnements « métiers »
- Gérer et préparer les données
Introduction
Gérer les données. Données manquantes, données aberrantes / atypiques, transformations, codages et recodages de variables, sélection de variables et d'individus
Discussion : Quelle différence entre pré-traitement et traitement statistique ?
- Exploiter les données pour décider
Présentation
Estimation et test d'hypothèses
Modélisation d'un phénomène
Validation des résultats
- La description multidimensionnelle
Introduction et panorama
Les analyses factorielles
- La synthèse multidimensionnelle
Classifications et combinaison des méthodes multivariées
Data mining
- Les modèles classiques confrontés à la concurrence
Les méthodes de régression en lice
- Quelques spécialisations « métier »
Les plans d'expériences
Le contrôle de qualité
Les séries chronologiques
- Discussions et conclusions
Introduction
Le raisonnement statistique et son évolution
- Panorama des méthodes dans leur cadre
Cartographie générale
Les multiples bourgeonnements « métiers »
- Gérer et préparer les données
Introduction
Gérer les données. Données manquantes, données aberrantes / atypiques, transformations, codages et recodages de variables, sélection de variables et d'individus
Discussion : Quelle différence entre pré-traitement et traitement statistique ?
- Exploiter les données pour décider
Présentation
Estimation et test d'hypothèses
Modélisation d'un phénomène
Validation des résultats
- La description multidimensionnelle
Introduction et panorama
Les analyses factorielles
- La synthèse multidimensionnelle
Classifications et combinaison des méthodes multivariées
Data mining
- Les modèles classiques confrontés à la concurrence
Les méthodes de régression en lice
- Quelques spécialisations « métier »
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